薄煤层采掘设备故障诊断系统的研究与实现
[Abstract]:Thin seam reserves account for a high proportion of total coal reserves in China, but its output is very low. The main reason is that the efficiency of thin seam mining is low and the degree of mechanization and intellectualization is too low. Fault diagnosis of structure parts. In order to simulate rotating machinery faults of mining equipment, a fault simulation platform of rotating machinery is built with NI data acquisition card and Labview software as the core. Aiming at the fault simulation platform of rotating machinery, the characteristics and models of bearing, gear and rotor faults are analyzed, and a RBF neural network is designed to advance the platform. In the process of diagnosis, the strategy of locating faults quickly and diagnosing them accurately is adopted. In the processing of input eigenvalue vectors of RBF network, fault models are considered and fault models are not considered respectively. The experimental results show that the RBF network and fault model have higher accuracy. In order to facilitate the remote monitoring and diagnosis of mining equipment, this paper designs and implements a mining fault diagnosis system based on Java Web using JSP, Struts2, Hibernate and Mysql database, and the Web system uses MV. C four-tier structure. The fault classification algorithm based on the fault diagnosis platform is implemented in Java and applied to the diagnosis module of the Web system. The state monitoring module and the fault diagnosis module are the core modules of the system. In order to facilitate the control of user privileges and the management of new mining equipment, the privilege management is also designed in the Web system. Device management module.
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TD421
【相似文献】
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,本文编号:2245789
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